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\begin{document}

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\vspace*{1cm}

\begin{figure}[h]
	\centering
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\end{figure}

\vspace*{1cm}

\begin{center}
	\Huge{\textbf{\PaperType}}

	\Large{\PaperTitle}
\end{center}

\begin{table}[h]
	\centering
	\begin{Large}
		\renewcommand{\arraystretch}{1.5}
		\begin{tabular}{p{3cm} p{5cm}<{\centering}}
			姓 \quad 名 & \StudentName        \\
			\hline
			学 \quad 号 & \StudentNumber      \\
			\hline
			日 \quad 期 & \Date               \\
			\hline
			学 \quad 院 & \College            \\
			\hline
			课程名称    & \CourseName         \\
			\hline
			教 \quad 师 & 施明辉              \\
			\hline
			助 \quad 教 & 樊晓琳 \quad 段慧聪 \\
		\end{tabular}
	\end{Large}
\end{table}
\newpage
\tableofcontents
\newpage

\paragraph{本次报告文章来源：}
A BCI painting system using a hybrid control approach based on SSVEP and P300
\quad --- 《Computers in Biology and Medicine》 \quad
Doi：
https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.106118
\section{摘要 \textsuperscript{\cite{ref1}}}
脑机接口（Brain-computerinterfaces,BCI）可以帮助残障人士与他
人沟通，表达自我，甚至创作艺术。本文开发了一种基于稳态视觉诱发电
位(SSVEP)和 P300 的混合控制方法的BCI绘画系统，可以通过脑控制
的绘画工具进行简单的绘画。该BCI绘画系统由混合刺激接口和混合脑电图
(EEG)信号处理模块两部分组成。用户分别通过 SSVEP 和 P300刺激矩阵
选择菜单和工具，画作实时显示在混合刺激界面的画布区域。20名受试者
参与了这项研究。进行离线训练实验，为每个受试者构建 P300 和
SSVEP 识别模型 ; 进行在线绘画实验，包括一个复制绘画任务和一个
自由绘画任务，以评估 BCI 绘画系统。在线绘画实验的结果表明，使用
混合刺激接口的 BCI 绘画系统的平均工具选择精度(\textbf {88.92±3.94 \%})
高于基于 P300 刺激接口的传统脑绘画系统; BCI 绘画系统在复制绘画和
自由绘画任务中的平均信息传递率(ITR) (\textbf {74.20±5.28 bpm,71.80
	±5.15bpm })明显高于传统大脑绘画系统。所提出的BCI绘画系统可以有效帮
助用户表达艺术创造力，提高绘画效率，并可为开发 BCI 控制的应用提供
技术支持。

\noindent{\textbf{关键词：}BCI painting System； Hybrid control； SSVEP；300；Artistic expression}
\newpage
\section{基本技术介绍}
\subsection{P300电位}
P300名字来源 首先介绍一下事件相关电位-ERP，当外加某种特定的刺激于
感觉系统或脑的某一部位，在给予/撤销刺激或者当某种心理因素出现时脑区所产
生的电位变化就被叫做事件相关电位(ERP)。所以常见的P300、N200等是根据极性
和潜伏期进行命名的。如将潜伏期大约为300ms的正向波命名为P300，而N
200则表示潜伏期大约为200ms的负向波。
\begin{figure}[htbp]
	\centering
	\subfigure[P300电位的一般电信号]{
		\begin{minipage}[t]{0.45\linewidth}
			\centering
			\includegraphics[width=7cm]{p300_1.png}
		\end{minipage}
	}
	\subfigure[P300电位的一种应用]{
		\begin{minipage}[t]{0.45\linewidth}
			\centering
			\includegraphics[width=7cm]{p300_2.png}
		\end{minipage}
	}
	\caption{P300电位}
\end{figure}
\subsection{稳态视觉诱发电位(SSVEP)}当施加一个恒定频率的外界视觉刺激时，
与刺激频率或谐波频率相一致的神经网络就会产生谐振，导致大脑的电位活动在刺激频
率或谐波频率处出现明显变化，由此产生SSVEP信号。基于SSVEP信号的BCI系统就是
通过检测枕叶视觉区的EEG信号来判断大脑的思维活动。
% figure
\begin{figure}[htbp]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=14cm]{ssvep.png}
	\end{center}
	\caption{SSVEP}
\end{figure}
\section{实验人员与实验方法}

\subsection{实验用具和人员介绍}
\paragraph{实验用具}
使用了一个EEG脑电信号获取其，通过获取脑电信号，分析其中的P300信号和SSVEP信号，并且通过
MATLAB进行脑电波处理，并且针对不同的脑电波使用了不同的数学模型来进行处理。针对SSVEP信号
使用典型相关分析（CCA）方法进行数据处理，针对P300信号使用一种经过改进的线性判别法（SWLDA）
来进行分析，最后将脑电信号转化处理为对于绘画工具界面的控制信号，最后达到了对于绘画系统的控制。
\paragraph{实验人员}
选择了十名男性，十名女性。其中年龄均在18-35岁之间，无既往心理或神经系统疾病史，而且均
为第一次接受脑机接口的相关实验。这样对于实验人员的挑选大大减少了其他客观条件对于本次实验的影响。
% figure
\begin{figure}[htbp]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=13cm]{framework_daigram.png}
	\end{center}
	\caption{工作流程图}
\end{figure}

\subsection{实验方法介绍}
本次实验分为三个模块。分别为：线下训练阶段，绘画训练阶段，评估阶段。
\paragraph{线下训练阶段}
线下训练阶段主要是针对每一个受试者都进行一次脑机接口的实验测试，一方面是让受试者逐渐适应
脑电波信号获取装置，另一方面是针对每一位受试者都建立对应的脑电信号的数学模型，从而增加模型的
信号识别率。
\paragraph{绘画训练阶段}
在这个阶段，每一位受试者都会进行一次模仿绘画训练的测试，主要是用来熟悉操作界面，并且让受试者
评估基本的绘画流程的流利程度和准确度，通过仿制已有的绘画，来构建评估指标，并且基于这些指标，
我们可以和基线模型进行比较，比较结果放在后面实验结果。
\paragraph{自由绘画阶段}
在这个阶段，受试者将会使用现有的绘画工具进行自由绘画，自由绘画阶段主要是模拟病人在后期表达
自已意愿时，本系统的性能。如果仅仅评估复制绘画训练阶段的指标，会造成本实验实验结果的偏差。
无法真实的反馈基于脑机接口绘画系统的综合性能。
% figure
\begin{figure}[htbp]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=15cm]{workflow.png}
	\end{center}
	\caption{受试者画面}
\end{figure}

\section{实验结果}
\subsection{脑波采集结果}
根据现有的脑波采集结果我们可以看出，在左右两图中颜色较深的颜色都是有选取目标的脑电波，
相对于没有目标的脑电波，有目标的脑电波更有规律，而且在300ms的时候有更大的脑电波起伏。
因此看来在后面模型对脑电波的分类会有更高的准确度。
% figure
\begin{figure}[htbp]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=13cm]{brainwave.png}
	\end{center}
	\caption{脑电波信号采集图}
\end{figure}
\subsection{数据对比}
\paragraph{线下训练阶段}
从均值来看，单独使用SSVEP在两种信号刺激界面下的分类准确率都高于单独使用P300信号时的分类准确率，
而P300在两种刺激界面下的分类精度差异不显著。
% figure
\begin{figure}[htbp]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=8cm]{tb1.png}
	\end{center}
\end{figure}

\paragraph{绘画阶段}
无论是复制绘画任务还是在线的任意创作任务，使用混合刺激界面的脑机接口信号对于
脑电信号的信息传输比率和信息识别的准确率都有显著的提高。
% figure
\begin{figure}[htbp]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=8cm]{tb2.png}
	\end{center}
	% \caption{脑电波信号采集图}
\end{figure}
\paragraph{最终评估阶段}
在最终的评估阶段主要是评估本次实验构建的基于混合刺激界面的新型脑机接口绘画系统的综合评分。
这个评分是多个受试者从多个维度进行评分。可以发现受试者对于混合刺激界面的脑机接口绘画系统的评分都相对较高
主要突出的点有一下几个：
\begin{enumerate}[parsep=0pt]
	\item 有更好的交互方式和交互界面，降低了整个绘画系统的使用门槛。
	\item 有更高的信息传输率，也有更高的工具选取准确率，从而满足了绘画的需求。
	\item 改善了工具的选择方式和工具功能，减少了不必要的工具种类，提高了工作效率。
\end{enumerate}
% figure
\begin{figure}[htbp]
	\begin{center}
		\includegraphics[width=13cm]{tb3.png}
	\end{center}
	% \caption{脑电波信号采集图}
\end{figure}

\section{实验讨论}
本次研究采用了离线训练和在线绘画的实验，评估了基于SSVEP和P300的混合刺激接口的BCI绘画系统，并且评估了相关的评估数据。
在模仿绘画绘画实验中，我们主要是关注实验人员的绘画工具选取精度。实验表明，在混合刺激界面下的工具选取精度是高于其他采样方法的。（ITR相对较高）
在自由绘画实验中，混合刺激界面的平均ITR远高于其他采样方法。主要是应用了SSVEP来进行工具类别选取，用P300信号来进行矩阵选取。自然也提高了ITR。
而且通过改进工具选取方法，综合运用了SSVEP和P300两种脑电信号，交叉综合判别被试者的选取意向。有效提高了交互体验。
本文构建的方法与系统可以有效地帮助瘫痪患者表达艺术创造力，提高绘画效率，让更多的患者投入到生产生活当中。


% citation 
\newpage
\begin{thebibliography}{10}
	\bibitem{ref1} panelZhichuanTangabPersonEnvelopeXinyangWangaJiayiWucYaqinPingaXiaogangGuodZhixuanCuia, A.links open overlay et al. (2022) A BCI painting system using a hybrid control approach based on SSVEP and p300, Computers in Biology and Medicine. Pergamon. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482522008265 (Accessed: December 6, 2022).
	\bibitem{ref2} J.I. Münßinger, S. Halder, S.C. Kleih, A. Furdea, V. Raco, A. Ho ̈sle, et al., Brain painting: first evaluation of a new brain–computer interface application with ALS- patients and healthy volunteers, Front. Neurosci. 4 (2010), https://doi.org/ 10.3389/fnins.2010.00182.
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	\bibitem{ref4}A. Pinegger, H. Hiebel, S.C. Wriessnegger, G.R. Müller-Putz, Composing only by thought: novel application of the P300 brain-computer interface, PLoS One 12 (2017), e0181584, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0181584.
	\bibitem{ref5}C. Zickler, S. Halder, S.C. Kleih, C. Herbert, A. Kübler, Brain Painting: usability testing according to the user-centered design in end users with severe motor paralysis, Artif. Intell. Med. 59 (2013) 99–110, https://doi.org/10.1016/j. artmed.2013.08.003.
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	\bibitem{ref8}E.M. Holz, L. Botrel, A. Kübler, Independent home use of Brain Painting improves quality of life of two artists in the locked-in state diagnosed with amyotrophic lateral sclerosis, Brain-Computer Interfaces 2 (2015) 117–134, https://doi.org/ 10.1080/2326263X.2015.1100048.
	\bibitem{ref9}L. Botrel, E.M. Holz, A. Kübler, Brain Painting V2: evaluation of P300-based brain computer interface for creative expression by an end-user following the user- centered design, Brain-Computer Interfaces 2 (2015) 135–149, https://doi.org/ 10.1080/2326263X.2015.1100038.
	\bibitem{ref10} W. McClinton, D. Caprio, D. Laesker, B. Pinto, S. Garcia, M. Andujar, Extended Abstracts of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, in: P300-Based 3D Brain Painting in Virtual Reality, ACM, Glasgow Scotland Uk, 2019, pp. 1–6, https://doi.org/10.1145/3290607.3312968.
\end{thebibliography}
\end{document}